In "Playtest", un recente episodio dello straordinario spettacolo di Charlie Brooker Specchio nero, il pubblico ha potuto intravedere come potrebbe apparire il futuro dell'horror in un mondo di reti neurali avanzate e realtà aumentata. Come per tutto ciò che riguarda Specchio nero, il mondo ritratto dall'episodio è una distopia del prossimo futuro, in cui la tecnologia è riconoscibile, ma sempre leggermente fuori portata.
Potrebbe essere un po’ più vicino di quanto pensi, però, sulla base di un nuovo progetto di apprendimento automatico uscito dal MIT, che porta il nome della contorta immaginazione di Charlie Brooker. In breve, la “Nightmare Machine” del MIT utilizza una tecnologia di deep learning all’avanguardia per evocare immagini progettate per spaventarci a morte.
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E non solo potrebbe dirci di più su come ci spaventiamo, ma la nostra paura ci aiuta ad addestrarla a diventare sempre più spaventosa!
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“Utilizziamo algoritmi di deep learning all’avanguardia per scoprire come appaiono le case infestate o le città tossiche. Quindi applichiamo lo stile appreso a monumenti famosi.
“C’è stato un numero crescente di intellettuali, tra cui Elon Musk e Stephen Hawking, che hanno lanciato allarmi sulla potenziale minaccia dell’intelligenza artificiale superintelligente sull’umanità”, ha affermato il ricercatore Pinar Yanardag Delul, un dottorato di ricerca. studente del Media Lab del MIT, ha detto a Digital Trends. “Nello spirito di Halloween e seguendo la tradizionale cultura hacker del MIT, volevamo commemorare in modo giocoso la paura dell’umanità nei confronti dell’intelligenza artificiale, che è un tema crescente nella cultura popolare”.
In un certo senso, la Nightmare Machine è un'estensione di Lo strumento di generazione artistica Deep Dream di Google. Deep Dream, per chi non lo conosce, ha giocato su una divertente stranezza degli algoritmi di classificazione delle immagini di Google: gli strumenti che consentono a Google Immagini di riconoscere, ad esempio, una sedia in immagini di sedie senza etichetta. Approfittando di quelli che Google ha definito “incidenti di allenamento”, Deep Dream ha utilizzato le sue capacità di riconoscimento dei modelli per iniziare ad accentuare i dettagli presenti nelle immagini. I risultati furono gloriosamente surreali: cieli pieni di uccelli immaginari, alberi trasformati in edifici decorati e oceani vuoti che diventavano paesaggi urbani alieni.
Nightmare Machine del MIT è il sinistro rovescio della medaglia di Deep Dream; l’equivalente AI di prendere due gemelli identici e allevarne uno come un bambino perfetto (progetto di Google), mentre si chiude l’altro in soffitta con un secchio di teste di pesce da mangiare (progetto del MIT).
"Utilizziamo algoritmi di deep learning all'avanguardia per scoprire come appaiono le case infestate o le città tossiche", ha continuato Delul. “Quindi, applichiamo lo stile appreso a punti di riferimento famosi, ed è sorprendente quanto bene l’algoritmo sia in grado di estrarre l’elemento dai modelli infestati e inserirlo nei punti di riferimento. La maggior parte dei risultati sono davvero piuttosto spaventosi”.
Come con ogni buon scienziato pazzo del film horror, ovviamente, i ricercatori non si sono fermati qui. Era necessaria la sperimentazione umana. “Abbiamo [osservato alcuni] risultati interessanti”, Dott. Manuel Cebrian, Principal Research Scientist, ha dichiarato a Digital Trends. “Supponiamo di addestrare una rete neurale su luoghi, come una casa infestata, e di applicarla a una persona o a un gruppo di persone. Il risultato è altrettanto inquietante!”
“L’obiettivo principale del nostro gruppo di ricerca è comprendere le barriere tra la cooperazione uomo e macchina”.
Applicando la rete neurale della Nightmare Machine a qualsiasi immagine a cui potevano pensare, improvvisamente nulla era vietato. Un'immagine tratta da uno dei recenti dibattiti presidenziali statunitensi (piuttosto inquietante tanto per cominciare!) si è improvvisamente trasformata in due scheletri che si insultano a vicenda sul palco. Una gag da divano I Simpson sembrava un'apparizione inquietante di un film J-horror e innumerevoli ritratti di utenti sono stati contaminati per assomigliare al tipo di selfie Gli zombie di George Romero potrebbe scattare con gli smartphone rimasti dopo un'apocalisse di non morti.
(Per uno sguardo più attento, dai un'occhiata al pratico account Instagram i ricercatori si prepararono a mettere in mostra le loro macabre creazioni.)
"Per ora, questo è solo un esperimento divertente, nello spirito di Halloween, per esplorare un nuovo modo in cui le macchine possono spaventarci nel senso più viscerale", ha continuato il dottor Cebrian. “Tuttavia, chiediamo alle persone di votare ciò che trovano spaventoso. Finora abbiamo raccolto oltre 100.000 valutazioni individuali delle nostre immagini completamente generate al computer”.
È qui che entra in gioco il fattore umano. Dopotutto, una rete neurale può fare tutti i Sogni Profondi che vuole, ma ci vuole un essere umano per avere incubi. In questo caso, classificando quanto spaventose trovi le immagini generate dalla Nightmare Machine, può affinare le sue capacità per spaventarci ancora di più.
"È interessante notare che i volti generati sono ugualmente inquietanti dal punto di vista dell'intelligenza artificiale, ma le persone li trovano alcuni piuttosto spaventosi, mentre altri non così tanto", ha detto Delul. “Ciò rivela che ci sono ulteriori informazioni sul modo in cui gli esseri umani percepiscono l’orrore che possono essere sfruttate per creare facce ancora più spaventose, come suggerisci. Forse in futuro potremo [anche] generare immagini horror “personalizzate” se adattassimo il processo di generazione ai dati [di un individuo]”.
E siamo tornati al punto di partenza Specchio nerol'episodio "Playtest" di!
“Forse questa tecnologia è più vicina di quanto pensiamo” Iyad Rahwan, professore associato al MIT Media Lab, ci ha detto. “L’obiettivo principale del nostro gruppo di ricerca è comprendere le barriere tra la cooperazione uomo e macchina. Le percezioni psicologiche di ciò che fa funzionare gli esseri umani e di ciò che fa funzionare le macchine rappresentano un ostacolo importante affinché tale cooperazione emerga. Questo progetto cerca di far luce su questo fronte, ovviamente in un modo sciocco, hacker, da Halloween.
Ti diamo la colpa se non riusciamo a dormire stanotte, MIT! Ci auguriamo che siate orgogliosi di voi stessi...
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